AI造福人羣 五帖藥讓金融接地氣

各國金融業都運用AI做什麼、各國紛紛提出AI治理政策

AI讓金融服務更接地氣，近來的生成式AI浪潮，更擴大了普惠金融的場景，不過，隨着AI的深化應用，人們也面臨了演算法偏見、黑盒子與資料保護等風險與挑戰。如何善用可信任的AI落實普惠金融，產、官、學界提出五大解方。

第一，善用「邊緣AI」（Edge AI）。

曾任IBM首席科學家的圖策科技執行長林清詠解釋，邊緣AI主要是將資料放在「地端」機器，且僅在私有云使用，能確保資料不會被任何第三方使用，適合金融業採用。

文化大學永續創新學院院長方元沂認爲，ChatGPT擁有高算力，但是演算過程耗能，很多金融機構也怕上網使用後，造成機敏資料外泄。相較之下，透過邊緣運算，數據不會記錄在雲端，可保護客戶隱私，也因爲相對不需要開發如ChatGPT這樣高階算力的超級電腦，還可節省資源，將是未來趨勢。

善用數據解決問題

第二，用數據解決偏見問題。

Lydia AI創辦人暨執行長李俊毅說，實務上要預測某些疾病發生率，通常會發現偏鄉地區特別高，但偏鄉真的是高風險嗎？偏鄉醫療資源不足，或許是理由，但統計上缺乏足夠的數據，造成偏鄉一點資料就被放大，就容易變成偏見。

解決方式或許可以針對需要被保護的一羣人，在預測模組中調整權重、參數，讓偏鄉民衆有比較公平的分數。不過，李俊毅也強調，「過分去調整，反而變成另一種偏見」，以健康分的預測爲例，還要參考衛福部的統計資料，「如果我自己亂調，衛福部給的統計跟分佈都已訂好了，我們沒用，就會有問題」。

第三，主管機關要擁抱創新、避免法規障礙。

「黑盒子」（Black Box）是發展AI的痛點之一，可信任AI因此成爲解方。資策會產業情報研究所產業分析師郭唐幃說，美國、歐盟等各國相繼提出AI草案、治理框架，強調AI要有可解釋性、透明性等；國內金管會年底也將提出金融業運用AI指引。

業者則盼指引不要訂得太過僵化。一位壽險高層說：「科技不斷演進，但科技業不像金融業高度監理，金融主管機關只會Say No。Say No很簡單嘛，什麼都不要做，什麼都轉入地下，如果Say Yes，就要找解決方案。」

他建議，面對AI浪潮，監理機關心態也須調整，要跟着擁抱創新。

政府統合克服障礙

目前在美國哥倫比亞大學教授AI課程的林清詠也說，在法規上，政府有時不要限制太嚴，有些東西也不能只從想像出發。從立法觀點來看，可以要求AI技術或服務提供者，必須揭露其訓練的資料及模型的來源。

此外，AI技術快速發展，監理機關也得跟上腳步。方元沂說，用AI監理AI，需要專業的資安、科技人才，未來政府應投入更多預算來因應。

第四，數據取得需要政府出面統合。

金融業屬於高數據壁壘行業，儘管掌有客戶敏感個資，卻不能隨意運用，資料閉鎖、無法分享，是金融業未來運用AI最大的威脅，「金融業真正的敵人不一定是金融業，反而可能是科技業」。

一位金控高層建議，政府應登高一呼來統合數據，克服資料取得障礙。例如現在出國刷護照、人臉辨識就能通關，這套數據如果可以讓銀行使用，KYC（認識客戶）就可以更快，甚至連詐騙集團踏進銀行大廳馬上就會被發現。

但目前這些資料都不是開放資料，每家銀行都要花上千萬元，重新做一套人臉辨識，並苦嘆人數、資料不夠完整。

開放運用是一刀雙刃，一定會有人質疑隱私問題，「你可以讓人民有選擇的權利，就像你要不要走自動通關一樣。」該高層說。

第五，善用生成式AI擴大金融防詐，提升普惠金融服務品質。

生成式AI有助推廣金融教育，像是Gogolook旗下「袋鼠金融」推出的「Roo AI」，就是運用生成式AI，提供金融知識智慧問答服務。

產品負責人劉睿哲說，Roo AI上線以來民衆問題包山包海，不少人會拿自身碰到的狀況來詢問，是否正遭到詐騙，也有弱勢族羣說急需一筆錢，小孩餓好幾天了，能不能拿信用卡借錢等。他認爲，能發揮「對話」優勢的生成式AI，將更加活化普惠金融的場景。

方元沂認爲，金融業未來必須能將科技、金融專業及法律對消費者保護這三件事串起來，才能兼顧營利與落實企業社會責任。